Etude approfondie de la mortalité maternelle dans les wilayas de Djelfa, Laghouat et Ghardaïa

Introduction :La mortalité maternelle est largement reconnue comme un indicateur général de la santé globale d'une population et du fonctionnement du système de santé. Ce fléau constitue un problème majeur de santé dans le monde, mais aussi, en Algérie et dans les wilayas de Djelfa, Laghouat et Ghardaïa où les taux restent élevés comparés à de nombreux pays.L’objectif de notre étude est d’évaluer la mortalité maternelle dans les wilayas de Djelfa, Laghouat et Ghardaïa, de déterminer et les principaux indicateurs.Matériel et méthodes : Nous avons réalisé une étude prospective descriptive portant sur l’analyse approfondie de tous les décès maternels enregistrés sur une période de 24 mois allant du 1er janvier 2020 au 31 décembre 2021 dans les wilayas de Djelfa, Laghouat, Ghardaïa.Résultats :L’enquête a enregistré 84 décès donnant un TMM de 76,62 décès/100,000 naissances vivantes avec un taux de décès institutionnels de 91,66%. l’évolution était marquée par une fluctuation des taux de 2014 jusqu’à 2018 suivie par une ascension jusqu’à 2021. L’âge moyen des défuntes était de 34,1 ans et la parité de 3,05. Le suivi prénatal était insuffisant dans 65,47% des cas. Le transfères et l’évacuation était le mode d’admission de 28 femmes dont 24 arrivaient en mauvais état.Les causes étaient majoritairement obstétricales directes à leurs tète ; les hémorragies, suivies par les complications de la prééclampsie. Les causes indirectes incriminées dans 37% dominées par la covid et les causes cardiovasculaires, 71,4% de ces femmes avaient succombé dans le postpartum.Les soins étaient inadéquats dans 77,35% pour les causes directes et 35,48% pour les causes indirectes, ce qui a engendré une évitabilité de 64,28% plus fréquente dans les causes directes, les causes non évitables étaient causées par la Covid et les embolies.Conclusion : La mortalité maternelle est élevée dans les wilayas d’étude, des dysfonctionnements constatés à plusieurs niveaux dans les soins aboutissant par conséquent à un taux considérable de décès qui auraient pu être évités

Data leak aware crowdsourcing in social network

Harnessing human computation for solving complex problems call spawns the issue of finding the unknown competitive group of solvers. In this paper, we propose an approach called Friendlysourcing to build up teams from social network answering a business call, all the while avoiding partial solution disclosure to competitive groups. The contributions of this paper include (i) a clustering based approach for discovering collaborative and competitive team in social network (ii) a Markov-chain based algorithm for discovering implicit interactions in the social network

A Penalty-based Approach for QoS Dissatisfaction using Fuzzy Rules

Quality of Service (QoS) guarantees are commonly defined in Service Level Agreements (SLAs) between provider and consumer of services. Such guarantees are often violated due to various reasons. QoS violation requires a service adaptation and penalties have to be associated when promises are not met. However, there is a lack of research in defining and assessing penalties according to the degree of violation. In this paper, we provide an approach based on fuzzy logic for modelling and measuring penalties with respect to the extent of QoS violation. Penalties are assigned by means of fuzzy rules